人工知能と自然言語処理技術

人工知能技術の発展に伴い、コンピューターを使って外国の文書を翻訳するなど、私たちの生活の多くのアプリケーションが「AI」の色彩を帯びるようになりました。しかし、特に言語処理に関しては、AI が不具合を起こして知能が低下することがあります。では、人工知能を本当に「インテリジェント」にするにはどうすればいいのでしょうか?自然言語処理技術は重要な方法です。

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自然言語処理 (NPL) は、人工知能の重要な分野です。その目的は、コンピューターを使用して自然言語をインテリジェントに処理することです。基本的な自然言語処理技術は、主に音素（言語の発音パターン）、形態論（文字がどのように単語を形成するか、および単語の形態学的変化）、語彙（単語間の関係）、構文（単語がどのように文を形成するか）、意味論（言語表現の対応する意味）、語用論（さまざまなコンテキストでの意味解釈）、談話（文がどのように段落に結合されるか）など、言語のさまざまなレベルを中心に展開されます。これらの基本的な自然言語処理技術は、機械翻訳、対話、質疑応答、文書の要約など、さまざまな下流の自然言語処理タスクでよく使用されます。

自然言語処理技術 (NLP) に関する科学者の研究の目的は、機械が人間の言語を理解し、自然言語で人間とコミュニケーションし、最終的には「知性」を持てるようにすることです。 AI時代には、コンピューターが視覚、聴覚、言語、行動の能力を持つようになることが期待されています。言語は人間と動物を区別する最も重要な特徴の1つです。言語は人間の思考の担い手であり、知識の凝縮と継承の担い手でもあります。人工知能の分野において、自然言語処理技術を研究する目的は、機械が人間の言語を理解し、生成できるようにし、人間と対等かつ流暢にコミュニケーションできるようにすることです。

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しかし、今日の人工知能は、私たちの手動評価とは大きく異なることがよくあります。これは、AI アルゴリズムに基づく自動評価が直面する最大の課題でもあります。手動評価との一貫性をどのように維持するかということです。この課題を解決するには、多くの問題に対処する必要があります。インテリジェントマーキングを例にとると、コンピュータに適した評価基準をどのように策定すればよいのでしょうか。人工知能は絶えず変化する言語にどのように対処するのでしょうか?論文採点のための総合的な評価指標をどのように設計するか?一部の科学者は、ビッグデータと豊富な知識の両輪駆動が問題解決の鍵になる可能性があると考えています。つまり、ビッグデータ駆動をベースに豊富な知識駆動を加えることで、現在のインテリジェント言語処理技術のボトルネックを突破できるのです。

つまり、自然言語技術の発展は、人工知能技術の核心は依然として「人」であることを示しています。 「AI と機械学習が意思決定プロセスにもたらすサポートと信頼性はイノベーションを加速させますが、これは人間がいなくなることを意味するものではありません。分析の出発点を定義し、トピックに注釈を付け、収集された情報から必要なデータを抽出するには、依然として人間が必要です。」